Rakuten Mobile und T-Mobile haben AI-RAN-Automatisierungsfälle offengelegt, die mehr als 20 % Energieeinsparung, 30.000 Antennenanpassungen während eines Wintersturms und Arbeiten mit Intel zur Platzierung von AI-Inferenz neben vRAN-Workloads umfassen.
Die beiden Betreiber setzen auf unterschiedliche Ansätze: Rakuten Mobile automatisiert den Netzbetrieb auf seiner virtualisierten Open-RAN-Basis, während T-Mobile in den Vereinigten Staaten AI in sein selbstorganisierendes Netz einbindet.
Automatisierungs-Stack von Rakuten Mobile
Rakuten Mobile sagt, sein Closed-Loop-System habe mehr als 20 % Energieeinsparung gebracht. Das Unternehmen erklärt außerdem, dass dieses System von TM Forum auf Level vier validiert worden sei.
Rakuten Mobile arbeitet mit Intel daran, AI-Inferenz neben seinen vRAN-Workloads zu platzieren, statt alles an ein zentrales Rechenzentrum zurückzusenden.
SON- und AutoPilot-Setup von T-Mobile
Die AutoPilot-Lösung von T-Mobile nutzt Intent-basierte Automatisierung, um Nachbarzellen anzupassen, wenn Standorte ausfallen. Die Dynamic-CX-Technologie sagt die Nachfrage voraus und passt die Kapazität im Vorfeld größerer Ereignisse an.
T-Mobile sagt, AutoPilot könne Netzanpassungen in der halben Zeit vornehmen, und seine SON-Lösung habe während des Januar-Wintersturms Fern 30.000 Antennenanpassungen vorgenommen.
Was RAN-Automatisierungsteams daraus mitnehmen können
Die offengelegten Zahlen liefern Betreibern konkrete Benchmarks für Automatisierung in RAN-Control-Loops. Sie zeigen außerdem, dass beide Unternehmen AI in bestehende Betriebssysteme einbinden, statt sie als eigenständige Netzschicht zu präsentieren.